A paralelização em rotinas de ciência de dados traz benefíci...

Alternativa correta: C - reduzir o tempo para que as rotinas sejam completadas.

A paralelização em processos de Ciência de Dados é uma técnica onde tarefas são distribuídas entre diferentes núcleos de processamento para serem executadas ao mesmo tempo, ao invés de sequencialmente. Isso é particularmente útil quando lidamos com grandes volumes de dados, onde o tempo de processamento pode se tornar um gargalo significativo. Vamos explorar o motivo pelo qual a alternativa C é a correta:

Por que a alternativa C está correta? Quando paralelizamos uma rotina, o objetivo primário é "reduzir o tempo" necessário para completar o processamento dos dados. Isso ocorre porque várias operações podem ocorrer simultaneamente, aproveitando melhor os recursos do hardware disponível. Esse ganho de desempenho é especialmente relevante em ambientes com processadores multi-core, onde cada núcleo pode realizar uma parte do trabalho de maneira independente, reduzindo o tempo total de execução.

Por exemplo, imagine um cenário onde temos que processar milhões de registros de dados. Se fizermos isso sequencialmente, cada registro será processado um após o outro. Mas, se aplicarmos a paralelização, podemos dividir essa carga de trabalho entre diversos núcleos de processamento, permitindo que muitos registros sejam processados ao mesmo tempo, o que acelera significativamente a conclusão do trabalho total.

É importante notar que as demais alternativas não representam os principais motivadores para a paralelização:

• Aumentar a segurança sobre o valor correto do resultado (Alternativa A) não é um benefício direto da paralelização. Embora a confiabilidade dos resultados seja crucial, a paralelização não visa primariamente esse objetivo.
• Reduzir a memória total utilizada (Alternativa B) pode ser um efeito colateral da paralelização, mas não é o principal motivador. Na verdade, a paralelização pode até aumentar o uso da memória devido à necessidade de manter estados separados para cada processo.
• Simplificar o código das rotinas (Alternativa D) não é correto, pois geralmente a paralelização pode tornar o código mais complexo devido à necessidade de gerenciamento de concorrência e sincronização.
• Diminuir o custo total do processamento (Alternativa E) pode ser uma consequência indireta da paralelização se considerarmos a otimização de uso dos recursos, mas não é o principal motivador. O custo está mais relacionado à eficiência operacional e à escala do processamento do que à paralelização em si.

Portanto, a paralelização é uma estratégia poderosa para acelerar a execução de tarefas pesadas em Ciência de Dados, e sua principal justificativa é a redução do tempo de processamento, o que faz da alternativa C a resposta correta.

Gabarito letra C

Reduzir o tempo para que as rotinas sejam completadas.

A atividade é dividida para que ambas as partes sejam processadas paralelamente e isso reduz o tempo total de pocessamento.

O principal motivador para paralelizar uma rotina é melhorar o desempenho e a eficiência do sistema. Paralelização envolve dividir uma tarefa em várias partes menores que podem ser executadas simultaneamente em diferentes núcleos de processamento, CPUs ou até mesmo em computadores diferentes. Aqui estão alguns motivadores específicos:

Redução do tempo de execução: Ao dividir uma tarefa em partes menores e executá-las simultaneamente, o tempo total de execução da tarefa é reduzido significativamente. Isso é especialmente importante em cenários onde o tempo é um recurso crítico.

Aumento da capacidade de processamento: Paralelizar uma rotina permite aproveitar melhor os recursos de hardware disponíveis, como múltiplos núcleos de CPU ou computadores em um cluster. Isso aumenta a capacidade de processamento e permite lidar com cargas de trabalho mais pesadas.

Melhoria da escalabilidade: A paralelização facilita a escalabilidade do sistema, permitindo que ele lide com um maior volume de dados ou usuários sem comprometer o desempenho. À medida que a carga aumenta, mais recursos podem ser adicionados e aproveitados de forma eficiente.

Aproveitamento de recursos ociosos: Em sistemas com recursos de hardware ociosos, a paralelização pode ajudar a utilizar esses recursos de forma mais eficaz, aumentando a utilização geral do sistema e reduzindo o desperdício de recursos.

Resolução de gargalos de desempenho: Em muitos sistemas, certas operações podem se tornar gargalos de desempenho, limitando a capacidade geral do sistema. Paralelizar essas operações pode ajudar a distribuir a carga de trabalho e reduzir ou eliminar esses gargalos.

Para resolver essa questão é só pensar no próprio conceito da palavra " Paralelização".

Se trata de dois eventos acontecendo ao mesmo tempo. Sendo assim, letra C.